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基于改进的PSO-BP组合预测模型及应用研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.3 研究的主要内容和结构安排第11-12页
    1.4 本文的创新之处第12-13页
第二章 本文相关理论基础第13-25页
    2.1 BP神经网络第13-16页
    2.2 遗传算法第16-18页
    2.3 粒子群算法第18-19页
    2.4 支持向量机(SVM)第19-21页
    2.5 定量预测模型第21-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第三章 组合预测模型研究第25-36页
    3.1 改进的PSO-BP模型第25-32页
    3.2 组合预测模型第32-34页
    3.3 本章小结第34-36页
第四章 组合预测模型在R&D投入预测中的应用第36-50页
    4.1 R&D相关知识第36-39页
    4.2 影响因子关联分析第39-42页
    4.3 模型建立第42-45页
    4.4 仿真对比第45-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第五章 总结与展望第50-52页
    5.1 总结第50页
    5.2 展望第50-52页
参考文献第52-56页
致谢第56页

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